Mit bionischen Prothesen können Menschen mit amputierten Gliedmaßen einen Teil der Funktionen eines fehlenden Arms, Beins oder Fingers wiederherstellen. Mit der Zeit wird die Bionik immer perfekter, und die Möglichkeiten für Prothesen erweitern sich. Patienten benötigen jedoch eine lange Anpassungszeit, um zu lernen, wie sie mit ihren neuen Gliedmaßen umgehen sollen. Dies ist sehr schwierig.
Wie sich herausstellte , können Technologien für maschinelles Lernen helfen. Nämlich KI, wo verstärkendes Lernen verwendet wird. Die neue Methode wurde bereits in klinischen Studien getestet. Ein Freiwilliger war ein Mann ohne Bein (oder besser gesagt, seine Teile unterhalb des Knies), das durch ein künstliches Glied ersetzt wurde.
In einer normalen Situation muss eine Person stundenlang trainieren, um sich an die Verwendung einer technologischen Prothese anzupassen. Das neue Modell funktioniert anders - in diesem Fall passt es sich dem Besitzer an und passt sich den Merkmalen seiner Bewegungen an. Bei dieser Prothese hilft ein spezieller Algorithmus, der ein künstliches Gelenk steuert.
Die Entwickler sagen, dass es zu früh ist, um über die Einführung der demonstrierten Technologie in der Medizin zu sprechen. Es war nur eine „Demonstrationsleistung“, die es ermöglicht, die Möglichkeiten des maschinellen Lernens in der bionischen Prothetik zu beurteilen. Wissenschaftler haben bewiesen, dass ihre Technologie ein hohes Potenzial hat, daher wird weiter daran gearbeitet.
Die Ergebnisse wurden in einer maßgeblichen Veröffentlichung veröffentlicht, dem Abschnitt
IEEE-Transaktionen zur Kybernetik . Die neue Technologie wird höchstwahrscheinlich der Beginn für die Entwicklung einer Reihe von Maschinenmethoden für das „Training“ von bionischen Prothesen sein. Dies reduziert den Zeit- und Geldaufwand für die Vorbereitung der Patienten auf die Arbeit mit herkömmlichen Prothesen, die nicht mit einem KI-Assistenten ausgestattet sind. Mit dem Algorithmus können Sie die Prothese an nahezu alle Bedingungen anpassen. Die Änderung der Funktionsweise erfolgt automatisch, buchstäblich unterwegs.
Das bionische Knie hat 12 verschiedene Arbeitsparameter, die angepasst werden müssen. AI erledigt dies automatisch, sodass Sie anstelle einiger Tage der Anpassung über ein paar Stunden sprechen können. Dabei beginnt der Algorithmus zu "verstehen", wie eine Person mit dem elektronisch-mechanischen System interagiert, wonach die Betriebsarten des letzteren schnell angepasst werden.
Laut der Vertreterin des Entwicklungsteams, Jenny C, ist es für den Körper ziemlich schwierig, sich an ein künstliches Objekt anzupassen, das anstelle des fehlenden Körperteils eingebettet ist. In diesem Fall kann die Reaktion des Gehirns und des Nervensystems unvorhersehbar sein. Maschinelles Lernen reduziert die Anzahl und das Ausmaß der Probleme. Natürlich sind Prothesen nicht ideal, aber Wissenschaftler arbeiten schrittweise daran, die Fähigkeiten und Funktionen organischer und mechanischer Gliedmaßen zusammenzuführen.
Künstliche Intelligenz beschleunigt diese Annäherung. KI-Entwickler haben bereits bewiesen, dass er viele Spiele besser spielen kann als Menschen, die bisher ausschließlich als Vorrecht von Homo Sapiens galten. Es stimmt, es gibt Schwierigkeiten. Zum Beispiel sollten Technologien für maschinelles Lernen effektiver sein als beim Erlernen des Go-Spiels, wenn die KI Millionen von Spielen analysiert und so ihre Kunst verbessert. Der Patient kann nicht Hunderte von Stunden im Labor verbringen. Die Technologie des maschinellen Lernens muss das Maximum aus den wenigen zehn Minuten der Interaktion mit der Person herausholen, die er hat.
Darüber hinaus wurden nicht alle möglichen Tests, die für das Training nützlich sein könnten, im Labor durchgeführt. In einer normalen Situation kann ein Patient mit einer bionischen Beinprothese ohne Unterstützung fallen. In diesem Fall erhält die KI wertvolle Informationen, die dazu beitragen, einen Sturz in der Zukunft zu vermeiden. Die Forscher untersuchten den Sturz jedoch aus Sicherheitsgründen nicht.
Was auch immer es war, aber die ersten Ergebnisse waren vielversprechend. Die Technologie war in der Lage, eine Reihe von Bewegungsmustern zu bestimmen, die dann verwendet wurden, um die Prothese an ihren Träger anzupassen, und diese Arbeit wurde ziemlich schnell durchgeführt.
In naher Zukunft planen die Entwickler, die „bionische KI“ so zu trainieren, dass sie die Treppe hinauf- und hinuntersteigt. Darüber hinaus entwickeln Wissenschaftler ein drahtloses System - jetzt ist die Prothesencomputereinheit über ein Kabel mit dem Rechenzentrum verbunden, sodass ein solches System nicht als mobil oder autonom bezeichnet werden kann. Wenn die Daten des Systems auf dem Luftweg übertragen werden, beschleunigt dies den Datenaustausch erheblich. Der Patient selbst kann sich frei an Orten mit unterschiedlichen Bedingungen bewegen und nicht nur auf dem Ständer gehen.